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《北京邮电大学》 2018年
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基于电网大数据的数据可视化子系统设计与实现

邓雪  
【摘要】:随着信息科技的飞速发展,全球信息爆炸,人类社会已经全面进入大数据时代。智能电网大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产,消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,加速推进了能源产业的发展和商业模式创新。因此电网大数据在国家战略发展上,具有举足轻重的作用。电网大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、用电和调度的各个环节,具有海量性、时变性、高维性等特点。为了适应智能电网数据的特点,高效展示数据特性,一种基于电网大数据的可视化平台亟待产生。本论文研究和实现了基于电网大数据的数据可视化子系统。电网节点数据具有海量性,并且与地理空间位置高度相关。因此为了高效展示电网拓扑数据,可视化子系统采用了离线地图加载技术、拓扑结构生成技术将电网节点数据展示于离线地图之上,实现了拓扑数据和地理位置高度关联。为了优化用户体验,系统研究并实现了数据缓存优化技术,极大的提高了电网拓扑数据访问效率。智能电网原始数据结构复杂,维度繁多,可视化难度较大。可视化子系统针对该问题提出了包括高维数据预处理,数据降维以及平行坐标可视化的技术方案,实现了高维电网数据的有效可视化。本文首先阐释了基于电网大数据的数据可视化子系统的研究背景及意义,并对研究过程中涉及到的相关技术进行研究,包括离线地图加载技术、电网拓扑生成技术、基于前端性能优化的数据缓存技术、高维数据降维技术以及数据可视化技术。通过对用户使用场景进行分析,提取出系统需要满足的功能性及非功能性需求。针对具体需求,对关键问题进行研究并提出最终解决方案。其中包括:(1)为了关联电网拓扑节点地理信息,基于地图瓦片金字塔模型,系统实现了以分辨率为划分依据的离线地图包拼接技术。(2)为了匹配电网节点地理空间特性,利用Openlayer经纬度获取技术,构造了浏览器端电网拓扑可视化结构。(3)为了有效提高系统访问效率,系统以影响力因子、脆弱性因子以及拓扑结构因子为缓存权重判断因子,实现了前端数据缓存算法,经验证该算法可有效提高可视化视图组件生成效率。(4)为了实现电网高维数据降维,采用PCA算法对电网数据进行标准化处理以及降维处理。(5)为了实现电网高维数据可视化,采用平行坐标可视化技术对结构化数据进行可视化处理。根据上文分析,对基于电网大数据的数据可视化子系统的总体架构和层次间交互进行设计。通过分析子系统应用过程中典型场景,对重点的系统模块实现进行详细说明。最后对数据可视化子系统进行了全面的部署和测试,通过对测试结果的分析,验证该子系统的正确性以及有效性。最后指出研究工作中尚未完善的地方,给出了课题的研究展望。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM76;TP311.13

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